🥦 NutriTrack — Giải pháp phần mềm theo dõi dinh dưỡng thông minh

NutriTrack là hệ thống hỗ trợ theo dõi dinh dưỡng và lối sống toàn diện, giúp người dùng dễ dàng quản lý chế độ ăn uống, cải thiện sức khỏe, và duy trì thói quen lành mạnh trong cuộc sống hiện đại.

🎯 Mục tiêu của dự án

🍽️ Theo dõi chế độ ăn uống:
Cung cấp công cụ giúp người dùng ghi lại lượng calo, dưỡng chất, và thói quen ăn uống hàng ngày, hỗ trợ kiểm soát cân nặng và sức khỏe.
🗃️ API ổn định và mở rộng:
Xây dựng API backend đáng tin cậy cho phép lưu trữ và truy xuất món ăn, nguyên liệu, và thông tin dinh dưỡng một cách linh hoạt.
📸 Nhận diện món ăn bằng AI:
Hỗ trợ người dùng tải lên hình ảnh món ăn, hệ thống sẽ phân tích và nhận diện loại thực phẩm, ước tính giá trị dinh dưỡng, và lượng calo tương ứng.
🤖 Phân tích & Gợi ý thông minh (AI Module):
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích bữa ăn hàng ngày, đánh giá mức độ cân bằng dinh dưỡng, và đưa ra lời khuyên cá nhân hóa.
🧠 Chuyên gia dinh dưỡng ảo:
Tích hợp AI Chatbot — “Chuyên gia dinh dưỡng cá nhân” có khả năng tư vấn, giải đáp thắc mắc và gợi ý thực đơn phù hợp với mục tiêu sức khỏe của từng người dùng.

🛠️ Công nghệ sử dụng

Thành phần	Công nghệ	Chức năng	Ưu điểm
Frontend	🧩 React + TypeScript + TailwindCSS	Xây dựng giao diện người dùng thân thiện, hiển thị dữ liệu dinh dưỡng và tương tác với AI Chatbot.	Hiệu năng cao ⚡, dễ bảo trì 🛠️, UI hiện đại và responsive 📱.
Backend	☕ Java Spring Boot	Xử lý logic nghiệp vụ, quản lý người dùng, món ăn, và kết nối với AI module.	Mạnh mẽ 💪, dễ mở rộng, hỗ trợ RESTful API chuẩn hóa 🌐.
Cơ sở dữ liệu	🍃 MongoDB	Lưu trữ thông tin món ăn, nguyên liệu, lịch sử ăn uống và phản hồi từ AI.	Linh hoạt trong cấu trúc dữ liệu, hiệu suất cao cho truy vấn JSON.
AI Module	🧠 Python Flask + OpenAI API	Phân tích dinh dưỡng từ dữ liệu người dùng và sinh gợi ý cá nhân hóa.	Dễ tích hợp 🤝, sử dụng mô hình AI tiên tiến 🤖.
Triển khai	🐳 Docker + Nginx	Đóng gói và triển khai toàn bộ hệ thống trên môi trường container.	Tính di động cao 🚀, dễ mở rộng và triển khai CI/CD 🧱.

💡 Tính năng nổi bật

✅ Theo dõi & thống kê bữa ăn hàng ngày
✅ Nhận diện món ăn từ hình ảnh (AI Vision)
✅ Phân tích & đánh giá dinh dưỡng tự động
✅ Chatbot tư vấn dinh dưỡng theo thời gian thực
✅ RESTful API lưu trữ & quản lý dữ liệu món ăn
✅ Giao diện hiện đại, thân thiện và responsive

🧩 NutriTrack kết hợp sức mạnh AI & dữ liệu dinh dưỡng giúp người dùng hiểu rõ hơn về thực phẩm họ tiêu thụ – chỉ với một bức ảnh.

🏗️ Kiến trúc hệ thống

🧩 Yêu cầu (Prerequisites)

Để chạy dự án NutriTrack, hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt các công cụ sau trên máy:

🧰 Git – để clone và quản lý mã nguồn.
🧩 Node.js (LTS ≥ 16) – chạy ứng dụng frontend (React + TypeScript).
📦 npm hoặc yarn – quản lý và cài đặt thư viện frontend.
☕ Java JDK ≥ 21 – chạy backend (Spring Boot).
🏗️ Maven – dùng để build và quản lý dependency của backend.
🐍 Python ≥ 3.13 – chạy mô-đun AI (Flask + OpenAI API).
📦 pip – cài đặt các gói cần thiết cho mô-đun AI.
🐳 Docker & docker-compose (tùy chọn) – dùng để khởi chạy nhanh toàn bộ hệ thống trong môi trường container.

Hướng dẫn cài đặt & chạy nhanh (mẫu)

Clone repository

git clone https://github.com/Fat1512/NutriTrack.git
cd NutriTrack

⚙️ 2. Backend (Java — Spring Boot)

🧾 Cấu hình môi trường

Trước khi chạy backend, hãy thiết lập các biến môi trường cần thiết:

DB_NAME=your_database_name
MONGO_USERNAME=your_username
MONGO_PASSWORD=your_password
MONGO_HOST=your_host

AUTH_SECRET_KEY=your_secret_key


AI_SERVER_URL=http://localhost:5000

cd eatwise-server
./mvnw clean package
./mvnw spring-boot:run
java -jar target/your-app-name.jar

⚛️ 3. Frontend (TypeScript — React + Vite)

🧾 Cấu hình môi trường

Trước khi khởi chạy frontend, hãy tạo tệp .env trong thư mục eatwise-frontend với nội dung sau:

VITE_BASE_URL=http://localhost:8080/eatwise-service/api/v1
VITE_AI_URL=http://localhost:5000/api/

cd eatwise-frontend
yarn install
yarn dev
yarn build

4. AI (Python - Flask)

Trước khi khởi chạy AI, hãy tạo tệp .env trong thư mục AI với nội dung sau:

LLM_PROVIDER=openai o
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini or OLLAMA_MODEL=llava-phi3:3.8b
OPENAI_API_KEY=your-api-key


OLLAMA_HOST=http://localhost:11434 when using ollama
EMBEDDING_PROVIDER=sentence_transformer
EMBEDDING_MODEL_NAME=bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder
# EMBEDDING_PROVIDER=ollama
# EMBEDDING_MODEL_NAME=nomic-embed-text:latest



WATCHER_LOCAL_PATH=./storage
WATCHER_RSS_URLS=https://suckhoedoisong.vn/dinh-duong.rss or website support for rss
WATCHER_RSS_INTERVAL=60

RSS_WATCHER_ENABLED=true
RSS_MAX_AGE_DAYS=1
RSS_MAX_BACKFILL_PAGES=1
REDIS_HOST=your-redis-host
REDIS_PORT=your-redis-port
REDIS_USERNAME=your-redis-username
REDIS_PASSWORD=your-redis-password

cd AI
python -m venv venv
source venv/bin/activate   # macOS / Linux
venv\Scripts\activate      # Windows

pip install -r requirements.txt
python main.py

Chạy toàn bộ bằng Docker

docker-compose up --build

⚙️ Cấu Hình Ports

🚦 Dịch Vụ	💻 Cổng (Development)	📝 Mô Tả
💻 Frontend (React / Vite)	`5173`	Giao diện người dùng chính của NutriTrack
⚙️ Backend (Spring Boot)	`8080`	API trung tâm xử lý dữ liệu và nghiệp vụ
🧠 AI Service (Flask)	`5000`	Dịch vụ AI/LLM phân tích dinh dưỡng và nhận diện thực phẩm
🍃 MongoDB	`27017`	Hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ thông tin người dùng và nhật ký dinh dưỡng

🔌 Các Endpoint chính

Endpoint Backend

Base URL (dev): http://localhost:8080/eatwise-service/api/v1

Method	Endpoint	Mô tả
`GET`	`/foods`	Lấy danh sách toàn bộ các món ăn
`GET`	`/ingredients`	Lấy danh sách toàn bộ các nguyên liệu
`GET`	`/routine/pickedDate`	Lấy lịch trình ăn uống theo ngày
`GET`	`/routine/statics`	Thống kê dinh dưỡng của người dùng theo tháng
`GET`	`/routine/consume-nutrient`	Lấy thông tin các chất người dùng đã tiêu thụ
`POST`	`/routine/food`	Thêm món ăn vào lịch ăn hàng ngày

Endpoint AI Service

Method	Endpoint	Mô tả
`POST`	`/api/analyze`	Phân tích một hoặc nhiều hình ảnh món ăn. Input: `multipart/form-data` chứa file hoặc nhiều file dưới key `images`. Response: JSON chứa kết quả phân tích từ `FoodPipeline`. Note: File tạm thời được tạo và tự động xóa trên server.
`POST`	`/api/analyze-routine`	Phân tích thói quen ăn uống và trạng thái dinh dưỡng của người dùng. Input: JSON chứa các key `routine` và `userStatus`. Response: JSON chứa kết quả phân tích từ `FoodPipeline`.
`POST`	`/api/rag/upload`	Upload file. File sẽ được lưu vào `WATCH_DIR` và được xử lý bởi `LocalFolderWatcher`.
`POST`	`/api/rag/chat`	Body: `{ "query": "Câu hỏi của bạn" }` Trả về luồng phản hồi RAG dựa trên các tài liệu đã ingest.
`GET`	`/api/rag/documents`	Liệt kê tất cả các tài liệu duy nhất hiện có trong vector store.
`DELETE`	`/api/rag/document`	Body: `{ "filename": "ten_file_can_xoa.pdf" }` Xóa tài liệu khỏi vector store.

⚖️ Quy Tắc Ứng Xử

Dự án này tuân theo Bộ Quy Tắc Ứng Xử dành cho cộng đồng.
Vui lòng xem chi tiết trong CODE_OF_CONDUCT.md để biết thêm về các quy tắc và hành vi được chấp nhận.

🤝 Đóng Góp Cho Dự Án

🌱 Quy Trình Đóng Góp

1. Fork Repository

Fork repository của dự án trên GitHub để tạo bản sao trong tài khoản của bạn.

# Fork repository trên GitHub
# Clone về máy local
git clone https://github.com/<your-username>/NutriTrack.git
cd NutriTrack

2. Tạo nhánh mới

Tạo một branch mới để phát triển tính năng hoặc sửa lỗi.

# Tạo và chuyển sang branch mới
git checkout -b feat/<new-feature>

# Ví dụ
git checkout -b feat/disaster-tracking

3. Commit Thay Đổi

Sau khi chỉnh sửa, hãy commit các thay đổi với thông điệp rõ ràng.

# Thêm file đã thay đổi
git add .

# Commit với message rõ ràng
git commit -m "feat: add new feature"

4. Push Branch

# Push lên repository của bạn
git push -u origin feat/<new-feature>

5.Tạo Pull Request (PR)

Truy cập repository gốc trên GitHub.
Chọn "New Pull Request".
Chọn branch của bạn để merge.
Điền mô tả chi tiết cho thay đổi của bạn.
Gửi Pull Request (PR) và chờ phản hồi từ nhóm phát triển. 🚀

🧾 Giấy Phép

Dự án này được phân phối theo Giấy phép Apache License 2.0.
Bạn có thể xem chi tiết trong file LICENSE của repository.

📞 Liên Hệ

📬 Phương Thức	📱 Chi Tiết
Email	fcletan12@gmail.com
Hotline	+84 914 132 508

🪲 Báo Cáo Lỗi & Góp Ý

📝 Issues

Nếu bạn phát hiện lỗi hoặc có đề xuất tính năng mới, vui lòng tạo Issue tại:
👉 GitHub Issues

Chúng tôi rất hoan nghênh mọi đóng góp và phản hồi từ cộng đồng 💡.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 117 Commits
AI		AI
eatwise-frontend		eatwise-frontend
eatwise-server		eatwise-server
.gitignore		.gitignore
CODE_OF_CONDUCT.md		CODE_OF_CONDUCT.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
architecture.png		architecture.png
docker-compose.yml		docker-compose.yml

License

Fat1512/NutriTrack

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

🥦 NutriTrack — Giải pháp phần mềm theo dõi dinh dưỡng thông minh

NutriTrack là hệ thống hỗ trợ theo dõi dinh dưỡng và lối sống toàn diện, giúp người dùng dễ dàng quản lý chế độ ăn uống, cải thiện sức khỏe, và duy trì thói quen lành mạnh trong cuộc sống hiện đại.

🎯 Mục tiêu của dự án

🛠️ Công nghệ sử dụng

💡 Tính năng nổi bật

🏗️ Kiến trúc hệ thống

🧩 Yêu cầu (Prerequisites)

Hướng dẫn cài đặt & chạy nhanh (mẫu)

⚙️ 2. Backend (Java — Spring Boot)

🧾 Cấu hình môi trường

⚛️ 3. Frontend (TypeScript — React + Vite)

🧾 Cấu hình môi trường

4. AI (Python - Flask)

⚙️ Cấu Hình Ports

🔌 Các Endpoint chính

Endpoint Backend

Endpoint AI Service

⚖️ Quy Tắc Ứng Xử

🤝 Đóng Góp Cho Dự Án

🌱 Quy Trình Đóng Góp

1. Fork Repository

2. Tạo nhánh mới

3. Commit Thay Đổi

4. Push Branch

5.Tạo Pull Request (PR)

🧾 Giấy Phép

📞 Liên Hệ

🪲 Báo Cáo Lỗi & Góp Ý

📝 Issues

Authors

About

Topics

Resources

License

Code of conduct

Uh oh!

Stars

Watchers

Forks

Releases 2

Packages 0

Contributors 3

Uh oh!

Languages

Packages